최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
국내에는 독자적으로 연구가 수행되어 개인적으로 보관 중인 지질 연구 자료가 다량 존재하는데, 이 자료에 대한 접근성이 떨어지기 때문에 다른 연구자들과의 공유가 용이하지 않다. 이런 자료에 대한 메타데이터를 체계적으로 구축하고 총괄적으로 관리하여 이 자료를 필요로 하는 연구자들이 효과적으로 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공하는 것이 이 연구의 목적이다. 국내에서 연구된 약 1000여개의 지질 시료(900여개의 암석과 화석 시료, 100여개의 박편 시료)를 수집하였고, 각 시료의 고화질 사진, 분류, 시료명, 보유기관, 산지, 좌표, 특징 등에 대한 메타데이터를 구축하였다. 암석과 화석 시료 100개에 대해 추가적으로 3D 모델링을 수행하였다. 이 연구를 통해 유실되거나 방치되는 중요한 지질 자료에 대한 연구자들의 접근성이 높아지고 자료의 공유가 가능해진다. 따라서 연구자들은 반복적인 연구 자료 수집 작업으로 인한 시간과 비용의 낭비를 줄일 수 있고, 효율적인 연구를 수행하여 경쟁력을 갖춘 연구 결과를 획득할 수 있다. 또한 이미 확보된 시료에 대한 무분별한 반복 채집으로 인해 중요한, 그리고 피해에 취약한 자료가 훼손되는 것을 방지할 수 있다. 향후 전국의 대학과 연구기관에서 보관중인 다양한 암석과 박편 시료에 대한 메타데이터를 추가로 구축하면 자료의 식별 및 진전된 연구가 가능하고, 더불어 전문적인 광물학 및 암석학의 기초 지식에 대한 비교와 분석을 기대할 수 있다.
본 연구는 연안의 수질개선과 오염제어의 관점에서 효율적인 수질관리의 원리와 기법, 연안오염총량관리제 및 선진사례를 검토하였고, 현재 오염총량 산정시 나타나는 문제점 및 개선사항을 지적하였다. 또한, 오염총량제와 환경용량과의 관계, 해양환경 예측 모델로 활용되고 있는 생태계모델의 연구접근에서 중점적으로 검토해야 하는 사항을 토의하고, 나아가서 연안수질 관련 제도와 정책에서 반영하고 흡수해야 할 수질관리 내용과 개선방안을 제시하였다. 연안오염총량제의 대상이 되는 연안에서는 환경영향평가와 사전환경성검토에서 해당하는 개발사업이나 계획 중 신규 오염원에 대해서는 오염부하삭감량과 할당량을 산정해서 평가서에 구체적으로 제시할 필요가 있고, 연안관리지역계획에서는 환경관리계획에 좀 더 중심을 옮겨 기본적으로 관할 해역으로 유입하는 오염원과 오염부하량 자료를 구축할 필요가 있다. 특별관리해역 등 향후 연안오염총량제 적용대상이 되는 지자체에서는 하수도관리계획 등 도시계획을 수립할 때 이러할 점을 고려해서 장기적이고 일관성있는 하수도정책이 수립되어야 할 것이다. 연안오염총량제도는 다른 환경관리해역으로 점진적으로 확대 시행되어야 할 것이로, 그 외의 지역은 지자체장이 주부장관과의 협의를 통해 자발적으로 시행하고 인센티브를 주는 것도 검토해야 할 것이다. 해역의 수질개선을 위해서는 생태계모델링에 의한 환경용량(수질적 차원의 총허용오염부하량) 산정이 필수적이며, 이와 관련한 적용모델의 신뢰성과 과학적 타당성 확보는 환경영향평가 관련 협의시 매우 중요한 검토항목으로 고려되고 있다 연안 육역에 존재하는 오염원에 대해서는 연안환경을 관리하는 주무부처가 주도적으로 감시 감독하고 관리체제에 환한 법적 거를 마련하거나 관련 법률을 정비해서 통합 운영해야 할 것으로 사료되었다.
본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 $4km^2$에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.
소프트웨어 재사용을 위한 새로운 패러다임으로서 대두되고 있는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 가장 중요하며, 기본이 되는 것은 바로 재사용 가능한 소프트웨어 자산을 개발하기 위한 프로덕트 라인의 공통성과 가변성 식별이라고 하겠다. 현재 이를 위해 휘처 중심의 도메인 분석 방법이 많이 사용되고 있으나, 이 방법은 휘처를 식별하고, 식별된 휘처의 근거를 제시하기 위한 체계적인 방법을 제공하지 못하고 있다. 또한 프로덕트의 공통성과 가변성 분석 결과가 프로덕트 라인 개발 조직의 최상위 수준 목표(goals)를 만족시키고, 그 근거를 보여줄 수 있어야 하지만 현재 이러한 부분에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 휘처 중심의 도메인 분석 방법에서의 문제점들을 해결하고, 보안하기 위해 프로덕트 라인을 위한 목표, 시나리오, 휘처 기반의 도메인 분석 방안을 제안하였다. 이것은 목표와 시나리오 그리고 휘처의 관계를 통하여 프로덕트 라인을 위한 도메인 요구사항 모델(DRM: domain requirements model)을 제시하고, 그러한 모델을 바탕으로 도메인 요구사항 모델링 방법(domain requirements modeling method)을 제안한다. 마지막으로는 제안된 방안을 지원하는 도구 (IDEAS)를 설명하고, 이를 통해 주택 통합 시스템(HIS)에 적용함으로써 제안된 방법을 검증하였다. 제안된 방법은 체계적으로 휘처를 식별하고, 그에 대한 근거 및 공통성과 가변성에 대한 근거를 제공할 수 있을 것이다.
에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.
LDA는 클래스간 퍼진 정도와 클래스내 퍼진 정도의 비를 최대화하는 변환를 구하는 데이터 구분 기술이다. LDA는 여러 가지 응용에 성공적으로 응용되었지만 그 모델의 단순성과 관련된 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째는 각 클래스의 데이타가 가우시안 분포를 가진다고 가정되므로 복잡한 분포를 갖는 데이타를 구분하는데 실패한다는 것이다. 둘째는 LDA가 클래스의 전체 범위에 대해서 단지 하나의 변환만을 주므로 클래스 기반의 정보를 잃게 된다는 것이다. 본 논문은 위의 문제들을 극복하는 세가지 확장들을 제안한다. 첫 번째 확장은 더 복잡한 분포를 표현할 수 있는 PCA 혼합 모형을 이용하여 클래스내 퍼진 정도를 모델링함으로써 첫째 문제를 극복한다. 두번째 확장은 클래스 기반 특징들을 제공하기 위해서 각 클래스에 대해 다른 변환을 취함으로써 둘째 문제를 극복한다. 셋째 확장은 PCA 혼합 모형의 관점에서 각 클래스를 표현함으로써 앞의 두 확장을 결합하는 것이다. 숫자 인식과 알파벳 인식에 대한 실험에서 LDA의 모든 제안된 확장들이 LDA보다 더 좋은 분류 성능을 보여 주었다.
문자열 불포함 문제에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 문자열 집합 F가 주어질 때, F 내의 어떤 문자열도 포함하지 않는 문자열을 F에 대한 공통비상위문자열이라 하고 공통비상위문자열 중에서 가장 긴 유한길이의 문자열을 최장공통비상위문자열이라한다. 본 논문에서는 공통비상위문자열과 관련된 연구 결과들을 제시한다. 먼저 기존의 공통비상위문자열에 대한 접미사 그래프 모델과 달리 접두사를 이용하여 직관적인 그래프 모델링이 가능함을 증명한다. 다음으로, 상수 크기의 알파벳에 대해 정의된 문자열 집합 F의 모든 문자열들의 길이의 합을 N라 할 때 O(N)시간에 접두사 그래프를 생성하고 이를 이용하여 최장공통비상위문자열을 찾는 알고리즘을 제시한다.
현재 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 기반 통합 서비스 교환 시스템 개발 추세는 복합 교환 시스템에서의 운용, 보전 기능 및 ATM 기반 인터넷/협대역 통합 서비스 등을 수용하기 위하여 워크스테이션에 멀티플러그-인 개념을 도입하여 시스템이 설계, 구현되고 있다. 한편, 기존 워크스테이션에서는 교환 시스템을 운용하기 위해 HMI(Human Machine Interface) 운용 시스템 기능과 함께 파일 관리 기능, 시간 관리 기능, 그래픽 처리 기능 및 TMN(Telecommunication Management Network)의 에이전트 기능 등이 설정되어 교환 시스템과의 많은 인터페이스를 통하여 기능들이 수행되고 있다. 이러한 기능들은 프로세스 혹은 프로세서간 많은 메시지 통신을 필요로 하고 있으며, 워크스테이션내 입출력 장치 파일, 일반 파일, 그리고 메시지 전송을 위한 메시지 큐, 소켓 자원 등을 사용하고 있다. 따라서, 현재 개발 중인 시스템의 정상 동작 여부를 확인하고 파악된 문제점들에 대한 성능 개선과 함께 추후 지속적인 기능 추가 시에도 시스템의 정상 동작을 보장하기 위해서는 사전에 개발될 교환 시스템에 대한 성능 평가가 선행되어야 한다. 본 논문은 이러한 ATM 기반 통합 서비스 교환 시스템 개발 작업에서 사전에 시스템의 성능 평가를 했다. 성능 평가는 MVA(Mean Value Analysis) 알고리즘을 이용한다. 모델은 큐잉 네트워크 모델을 사용하고 모델링된 시스템을 이용하여 PDQ(Pretty Damn Quick) 시뮬레이션 패키지와 C 언어를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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